高云半导体推出适用于人工智能边缘计算的GoAI 2.0
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中国广州，2020年9月21日-广东高云半导体科技股份有限公司（以下简称“高云半导体”），今日发布最新版本GoAI™机器学习平台,该平台提供SDK和加速器，在高云FPGA上搭建卷积神经网络，执行边缘推理的机器学习。 高云GoAI™ 2.0可直接集成到TensorFlow 和 TensorFlow Lite机器学习平台，针对高云GW1NSR4P µSoC FPGA进行了优化，并提供加速器，以实现从嵌入于高云FPGA的微控制器分担计算密集型功能，从而使性能提升80倍。 机器学习领域快速发展，为实现更好的标准化、可靠性、以及开发简易性，框架、平台、模型和数据集正趋于一致。 TensorFlow已成为这些平台之一，并支持嵌入式SoC和微控制器。 GoAI™ 2.0的新增功能，可使客户轻松使用支持高云嵌入式FPGA的TensorFlow。“GoAI™ 2.0在将机器学习模型部署到聚焦边缘的嵌入式FPGA上有几个重要更新。”高云半导体国际营销总监Grant Jennings表示。“我们可以用GoAI™ 2.0将Mobilenet等的机器学习模型部署到我们的GW1NSR4P µSoC FPGA上。GW1NSR4P非常适合在边缘使用TensorFlow Lite for Microcontrollers来执行TinyML推理，因为它包括一个ARM Cortex-M3硬核微控制器，用于直接移植模型和控制GoAI加速器；包括FPGA构造的4.6K查找表，用于实例化GoAI™ 2.0加速器和连接传感器输入；还包括额外8MB的SRAM用于层存储，这些资源全部包含在一个低成本的6x6mm QFN48封装内。我们的GoAI™ 2.0 SDK可以让我们的客户快速、轻松地将TensorFlow部署到FPGA”。使用GoAI™ 2.0，无需FPGA RTL或微处理器C/C++编程。GoAI™ 2.0 SDK自动生成从ARM Cortex-M处理器驱动加速器的C/C++代码。GoAI™ 2.0加速器是作为FPGA IP提供的，但也包含在带有各种类型传感器输入的部分预生成FPGA比特流中。GoAI™ 2.0加速器架构的设计使得处理器在每个模型层只需要更新一个寄存器映射，而不需要RTL变化来部署或改变使用的机器学习模型。虽然机器学习可能会有明显的学习曲线，但GoAI™ 2.0提...